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龙图腾网获悉北京久译科技有限公司申请的专利一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118887707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411377663.5，技术领域涉及：G06F16/75；该发明授权一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法及装置是由裴中阳;杨帆;魏汉秦;张少刚设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法及装置，所述地铁的每节车厢中都安装有摄像头；所述识别方法包括：获取每节车厢中的摄像头在第一预设时间段内拍摄的视频图像；通过对每节车厢的摄像头拍摄的视频图像进行识别处理，从所述视频图像中识别出移动人员图像，并提取出摄像头对应的目标人员特征；处理第二预设时间段内不同摄像头对应的目标人员特征，从不同摄像头的移动人员图像中筛选出符合预设徘徊时间条件和预设徘徊空间条件的徘徊人员图像；处理筛选出的所述徘徊人员图像，确定所述徘徊人员图像中徘徊人员的异常行为识别结果，并确定异常徘徊识别结果，从而准确的识别出在地铁上异常徘徊的人员。

本发明授权一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种地铁车厢内异常徘徊人员的识别方法，其特征在于，所述地铁的每节车厢中都安装有摄像头；所述识别方法包括：获取每节车厢中的摄像头在第一预设时间段内拍摄的视频图像；每节车厢安装有多个摄像头且多个摄像头的拍摄范围不同；通过对每节车厢的摄像头拍摄的视频图像进行识别处理，从所述视频图像中识别出移动人员图像，并基于所述移动人员图像提取出摄像头对应的目标人员特征；处理第二预设时间段内不同摄像头对应的目标人员特征，从不同摄像头的移动人员图像中筛选出符合预设徘徊时间条件和预设徘徊空间条件的徘徊人员图像；处理筛选出的所述徘徊人员图像，确定所述徘徊人员图像中徘徊人员的异常行为识别结果，并确定异常徘徊识别结果；所述处理第二预设时间段内不同摄像头对应的目标人员特征，从不同摄像头的移动人员图像中筛选出符合预设徘徊时间条件和预设徘徊空间条件的徘徊人员图像，包括：将第二预设时间段内不同摄像头对应的每个目标人员特征作为一个节点，计算任意两个节点之间的相似度，基于所述相似度对所述节点进行聚类处理，得到聚类结果；基于聚类结果，确定出聚类结果的每个簇的目标人员特征对应的移动人员图像的拍摄时间和摄像头；基于所述每个簇中的目标人员特征对应的移动人员图像的拍摄时间和摄像头，从不同摄像头的移动人员图像中筛选出符合预设徘徊时间条件和预设徘徊空间条件的徘徊人员图像；所述通过对每节车厢的摄像头拍摄的视频图像进行识别处理，从所述视频图像中识别出移动人员图像，包括：获取车厢的开门时间、关门时间，基于视频图像的拍摄时间和所述开门时间或关门时间的时间差对所述每节车厢的摄像头拍摄的视频图像进行一次筛选，得到一次筛选后的视频图像；将所述一次筛选后的视频图像输入至移动人员识别模型，识别出摄像头的拍摄范围内的移动人员图像；将识别出摄像头的拍摄范围内的移动人员图像和预设工作人员特征进行匹配，基于匹配结果二次筛选所述视频图像，得到二次筛选后的移动人员图像；所述基于所述移动人员图像提取出摄像头对应的目标人员特征，包括：基于多个图像质量维度从摄像头的多张移动人员图像筛选出符合预设质量条件的人脸抓图和或人体抓图；基于训练好的人脸特征提取模型处理人脸抓图，得到人脸特征；基于训练好的人体特征提取模型处理人体抓图；得到人体特征；基于所述人脸特征和人体特征，得到摄像头对应的目标人员特征；所述基于训练好的人体特征提取模型处理人体抓图，得到人体特征，包括：基于训练好的人体特征提取模型处理人体抓图，提取三种粒度的姿态特征；所述三种粒度包括：全局粒度、上下粒度、上中下粒度；不同粒度对应不同的身体区域；所述全局粒度表征整个身体区域，所述上下粒度表征将整个身体区域分为上半身区域和下半身区域，所述上中下粒度表征自上而下将整个身体区域分为三个身体区域；组合人体抓图中目标身体区域对应的三种粒度的姿态特征，得到目标身体区域对应的组合姿态特征；将所述组合姿态特征和三种粒度的姿态特征作为人体特征；所述目标人员特征包括人脸特征和人体特征；所述将第二预设时间段内不同摄像头对应的每个目标人员特征作为一个节点，计算任意两个节点之间的相似度，基于所述相似度对所述节点进行聚类处理，得到聚类结果，包括：将第二预设时间段内不同摄像头的每个目标人员特征作为一个节点，判断两个节点是否均存在人脸特征；若是，计算人脸特征的相似度作为两个节点之间的相似度；若否，计算人体特征的相似度作为两个节点之间的相似度；基于任意两个节点之间的相似度，对所述节点进行聚类处理，得到聚类结果；基于任意两个节点之间的相似度，对所述节点进行聚类处理，得到聚类结果，包括：基于两个节点之间的人体特征相似度，对所述节点进行聚类处理时，当一个第一节点和多个第二节点的人体特征相似度大于预设人体特征相似度阈值时，确定出第一节点和每个第二节点的人体特征对应的移动人员图像的时间间隔、轨迹方向、相机距离；所述相机距离为第一节点和第二节点的摄像头的序号差；确定第一节点和每个第二节点的轨迹方向、相机距离和不同优先级的预设徘徊规则的优先级匹配结果；其中，不同优先级的预设徘徊规则对应不同的权重，优先级越高的预设徘徊规则权重越高；基于优先级匹配结果和不同优先级的预设徘徊规则对应的权重，更新第一节点和多个第二节点的人体特征相似度，基于更新后的人体特征相似度确定聚类结果；当确定聚类结果后，所述基于所述每个聚类中的目标人员特征对应的移动人员图像的拍摄时间和摄像头，从移动人员图像中筛选出符合预设徘徊时间条件和预设徘徊空间条件的徘徊人员图像，包括：确定出两个节点的目标人员特征对应的移动人员图像的拍摄时间和摄像头，确定同一移动人员两次经过摄像头的拍摄区域的时间间隔、轨迹方向、相机距离；所述相机距离为两次被拍到的摄像头的序号差；不同的轨迹方向、相机距离对应不同的时间约束阈值；若同一移动人员两次经过摄像头的拍摄区域的时间间隔超过对应的时间约束阈值，则确定所述两个节点对应的移动人员图像中的移动人员不是同一个人，所述两个节点对应的移动人员图像不是徘徊人员图像。

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